Eine zentrale Herausforderung in der Anwendung der Dichtefunktionaltheorie (DFT) ist, dass diese ursprünglich für die Vorhersage von Grundzustandseigenschaften konzipiert wurde. Da für praktisch alle realistischen Anwendungen die Eigenschaften bei endlichen Temperaturen von Bedeutung sind, ist die Erweiterung auf endliche Temperaturen notwendig. In den letzten Jahren wurde gezeigt, dass eine Einbeziehung der Gitterschwingungen und der elektronischen Anregungen genaue Vorhersagen für nichtmagnetische Materialien bei endlichen Temperaturen erlaubt. Für viele Materialien (z.B. metallische Legierungen) bei denen magnetische Anregungen kritisch sind, ist dies nicht ausreichend. Bis heute existieren praktisch keine theoretischen Konzepte, welche den Brückenschlag zwischen der Komplexität realer Werkstoffe, magnetischen Theorien, die auf sehr spezielle Modellsysteme zugeschnitten sind und DFT-Rechnungen erlauben. Diese Lücke wurde in dieser Arbeit geschlossen. Magnetismus realer Systeme bei endlichen Temperaturen wird meist mit Hilfe klassischer Konzepte wie z.B. Monte-Carlo-Methoden behandelt. Diese eignen sich für Temperaturen oberhalb der Curie-Temperatur, versagen jedoch bei tiefen Temperaturen, bei denen die Spin-Quantisierung entscheidend ist. Zentrales Anliegen dieser Arbeit ist die akkurate Behandlung der Quanteneffekte in unseren Modellen. Wir haben eine Hierarchie von numerisch exakten, auf Quanten-Monte-Carlo-Methoden basierenden und analytischen(Green-Funktionen) Konzepten für die Vorhersage freier Energien magnetischer Materialien entwickelt. Der vorgeschlagene Ansatz zeigt deutlich den Einfluss der Spin-Quantisierung auf und erlaubt freie Energien mit bisher nicht erreichbarer Genauigkeit zu berechnen. Erfolgreiche Anwendungen umfassen wichtige Werkstoffe in der Stahlherstellung wie z.B. Ferrit und Zementit als auch verschiedene magnetische Metalle
Bibliographic Metadata
- TitleMagnetic systems studied by first-principles thermodynamics
- Author
- Examiner
- Published
- Institutional NotePaderborn, Univ., Diss., 2011
- AnnotationTag der Verteidigung: 03.05.2011
- LanguageEnglish
- Document TypesDissertation (PhD)
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- Reference
- IIIF
A major challenge in applying density functional theory (DFT) for real materials is that it has been originally designed to predict ground-state properties. Since finite temperature effects are crucial for practically all applications, a thermodynamic extension of DFT is indispensable. It has previously been shown that lattice and electronic excitations can provide extremely accurate thermodynamic predictions for nonmagnetic materials. However, for the vast variety of materials such as metallic alloys, where magnetic excitation processes are critical, this is not sufficient. So far practically no theoretical concepts to include magnetic excitations and to bridge between the complexity of real structural materials, magnetic theories which are designed to describe very particular model systems, and DFT calculations exist. In this work we have closed the gap between these fields. Finite temperature magnetism of real systems is commonly described using classical approaches such as classical Monte Carlo. These methods work well for temperatures well above the critical temperature, but fail for low temperatures, where spin-quantization becomes crucial. A key concern in this work is the correct incorporation of quantum effects into our models. We developed a hierarchy of numerically exact quantum Monte Carlo based methods and analytical (Greens functions) approaches to treat the magnetic free energy. The proposed approach allowed us to describe free energies with a hitherto not achievable accuracy and to reveal that spin quantum effects have a dramatic impact on free energies, heat capacities, and magnetizations, all the way up to the critical (Curie, Neel) temperature. We successful applied these methods to key materials in steel manufacturing like ferrite and cementite as well as various magnetic metals, providing a clear and systematic separation of different physically relevant contributions
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